# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2020/12/19 下午9:03
# @Author  : lilong


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参考：https://blog.csdn.net/qq_43752906/article/details/104172479
"""

import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F

# 假数据
n_data = torch.ones(100, 2)  # 数据的基本形态
x0 = torch.normal(2 * n_data, 1)  # 第一组数据的横纵坐标都包含在x0中
y0 = torch.zeros(100)  # 第一组数据所对应的标签都是0

x1 = torch.normal(-2 * n_data, 1)  # 第二组数据的横纵坐标都包含在x1中
y1 = torch.ones(100)  # 第二组数据所对应的标签都是1

# 合并数据
x = torch.cat((x0, x1), 0).type(torch.FloatTensor)  # FloatTensor = 32-bit floating
y = torch.cat((y0, y1), 0).type(torch.LongTensor)  # LongTensor = 64-bit integer


# # 呈现数据的分布
# plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0],
#             x.data.numpy()[:, 1],
#             c=y.data.numpy(),
#             s=100,
#             lw=0,
#             cmap='RdYlGn')
# plt.show()


class Net(torch.nn.Module):
    """继承 torch 的 Module"""

    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(Net, self).__init__()  # 继承 __init__ 功能

        self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)  # 隐藏层--线性输出
        self.out = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)  # 输出层--线性输出

    def forward(self, x):
        # 正向传播输入值, 神经网络分析出输出值
        x = F.relu(self.hidden(x))  # 激励函数relu
        x = self.out(x)  # 输出值, 但是这个不是预测值, 预测值还需要再另外计算
        return x


# n_hidden代表隐藏层节点数，n_output代表最终类别数
net = Net(n_feature=2, n_hidden=10, n_output=2)
print(net)  # 输出此网络的结构

# optimizer 是训练的工具，目的为了优化神经网络
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.02)  # 传入 net 的所有参数, 学习率设为0.2
loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss()      # 计算出预测值与标签的误差

for t in range(100):
    out = net(x)     # 在net中训练数据 x, 输出预测值
    loss = loss_func(out, y)     # 计算预测值与实际y的误差，（预测值写在前面）
    optimizer.zero_grad()   # 把net中参数的梯度都将为0，为了下面的优化神经网络
    loss.backward()         # 误差反向传播, 计算参数更新值
    optimizer.step()        # 将参数更新值施加到 net 的 parameters 上，优化梯度

net = Net(2, 10, 2)
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.02)  # 传入 net 的所有参数, 学习率设为0.2
loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss()      # 计算出预测值与标签的误差


# # 画图可视化
# for t in range(100):
#     out = net(x)
#     loss = loss_func(out, y)
#     optimizer.zero_grad()
#     loss.backward()
#     optimizer.step()
#
#     if t % 2 == 0:
#         plt.cla()
#         # 过了一道 softmax 的激励函数后的最大概率才是预测值
#         prediction = torch.max(F.softmax(out), 1)[1]
#         pred_y = prediction.data.numpy().squeeze()
#         target_y = y.data.numpy()
#         plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=pred_y, s=100, lw=0, cmap='RdYlGn')
#         accuracy = sum(pred_y == target_y)/200.  # 预测中有多少和真实值一样
#         plt.text(1.5, -4, 'Accuracy=%.2f' % accuracy, fontdict={'size': 20, 'color':  'red'})
#         plt.pause(0.1)
#
# plt.ioff()  # 停止画图
# plt.show()
